[发明专利]编解码视频图像的方法、装置、电子设备以及存储介质在审
| 申请号: | 202011364678.X | 申请日: | 2020-11-27 |
| 公开(公告)号: | CN114567781A | 公开(公告)日: | 2022-05-31 |
| 发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 安徽寒武纪信息科技有限公司 |
| 主分类号: | H04N19/167 | 分类号: | H04N19/167;H04N19/176;H04N19/50;H04N19/61;H04N19/124;H04N19/91;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F15/78;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司: | 北京维昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11804 | 代理人: | 孙新国;李波 |
| 地址: | 231283 安徽省合肥市高新区习友路3333*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 解码 视频 图像 方法 装置 电子设备 以及 存储 介质 | ||
1.一种编解码视频图像的方法,其特征在于,所述方法包括:
根据所述视频图像中每个物体的类别,生成对应的编码块图;
根据所述编码块图将所述物体归类至非目标物体群和目标物体群其中之一;
计算所述目标物体群中物体前后帧的位置变化值;以及
根据所述位置变化值,对所述视频图像进行编解码操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成步骤包括:
基于对所有物体分别掩码,保留其中一类的物体为待标记物体;以及
标记所述待标记物体所在的区域,以形成标签图。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述生成步骤还包括:
将所述标签图划分为多个矩形块,其中,至少一部分包含在所述区域的矩形块为子矩形块;
提取所述子矩形块;
依次判断所述子矩形块中带标记区域像素与所述子矩形块像素的比例是否大于或等于阈值;以及
如是,在所述编码块图中标示所述子矩形块。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所述阈值为80%。
5.根据权利要求4所述的方法,其中所述编码块图基于神经网络模型实现,所述神经网络模型包括Backbone网络、Neck网络、Head网络,所述方法还包括:
在所述Backbone网络中提取所述视频图像中不同尺度下的图像特征;
在所述Neck网络中融合所述图像特征,以得到所述视频图像的融合特征;以及
其中,所述生成步骤是在所述Head网络中根据所述融合特征生成所述编码块图。
6.根据权利要求5所述的方法,其中所述方法还包括:
将所述编码块图映射为像素点图;
根据所述像素点图计算损失函数;以及
根据所述损失函数对所述编码块图进行训练。
7.根据权利要求6所述的方法,其中所述方法还包括:
将所述像素点图进行反映射得到视频图像大小的反映射图;
根据所述反映射图对结果进行精度分析。
8.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令,以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有编解码视频图像的计算机程序指令,其特征在于,所述计算机程序指令被服务器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种编解码视频图像的装置,所述装置包括生成模块、分类模块、计算模块和编解码模块,其中,
所述生成模块用于根据所述视频图像中每个物体的类别,生成对应的编码块图;
所述分类模块用于根据所述编码块图将所述物体归类至非目标物体群和目标物体群其中之一;
所述计算模块用于计算所述目标物体群中物体前后帧的位置变化值;以及
所述编解码模块用于根据所述位置变化值,对所述视频图像进行编解码操作。
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